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Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation for the Coursera course on Deep Learning and Artificial Neural Networks based on the provided description: --- **Course Review: Foundations of Deep Learning with Python** If you're interested in diving into the world of Deep Learning and Artificial Neural Networks, this course offers an excellent starting point for learners of all backgrounds. Taught by Santiago Hernández, a knowledgeable instructor with practical teaching experience, the course demystifies complex AI concepts through a clear, practical approach. **What You Will Learn:** This course covers the fundamental theoretical and mathematical principles behind Deep Learning, making it accessible for beginners. Santiago carefully explains concepts with hand-drawn diagrams that make abstract ideas tangible, ensuring that even those without a strong math background can follow along. The curriculum includes key topics such as neural network architecture, activation functions, error functions, optimization algorithms, and the training process — all illustrated with code implementations in Python 3, TensorFlow 2.0, and Keras. **Practical Orientation:** One of the standout features of this course is its focus on application. The instructor emphasizes applying theoretical knowledge to over 30 practical cases, tackling real-world problems with tools like Sklearn, Keras, and TensorFlow. Learners will have access to all source code, enabling them to experiment and adapt solutions for their own projects. **Course Content:** The course is well-structured, starting from the basics of artificial neurons and progressing to deep neural networks, hyperparameter tuning, and considerations for deploying Deep Learning projects. It also includes sessions on setting up a development environment with tools like Jupyter Notebook and Google Colaboratory, making it easy to get started without complex configurations. **Who Is It For?** This course is designed for anyone interested in becoming proficient in Deep Learning, regardless of their prior mathematical background. Santiago's approachable teaching style and practical exercises make the subject matter accessible and engaging — proving that AI mastery is within everyone's reach with dedication. **Would I Recommend This Course?** Absolutely. If you're seeking a comprehensive, beginner-friendly introduction to Deep Learning that balances theory with hands-on practice, this course is highly recommended. It provides a solid foundation and practical skills that can be immediately applied to solving real-world problems. Plus, the emphasis on visual explanations and code makes complex concepts much easier to grasp. **Final Verdict:** Whether you're a student, professional, or hobbyist eager to understand and implement Deep Learning techniques, this course on Coursera is a fantastic choice. It dispels misconceptions about the complexity of AI and empowers learners to become confident in building sophisticated neural networks using Python and popular libraries. --- Feel free to ask if you'd like a shorter summary or more specific details!
¡Bienvenido a este curso sobre los fundamentos del Deep Learning y más concretamente de las Redes Neuronales Artificiales Profundas utilizando Python 3 y las librerías más populares como Sklearn, Tensorflow 2.0 o Keras!Mi nombre es Santiago Hernández y voy a ser vuestro instructor a lo largo de este programa formativo, tenéis más información sobre mí en la biografía o en el vídeo "Presentación del instructor".A lo largo de este curso sobre Inteligencia Artificial y Deep Learning presentaré, desde un nivel muy básico y al alcance de todo tipo de perfiles, los fundamentos teóricos y matemáticos que se necesitan para comprender en detalle el funcionamiento de los algoritmos de Deep Learning y las librerías (Tensorflow, Keras...) más importantes en la actualidad.Para ello, utilizaré el enfoque que mejores resultados me ha proporcionado al impartir este tipo de clases en diferentes universidades, un enfoque práctico, en el que veréis como se desarrollan las diferentes funciones y ecuaciones matemáticas de mi puño y letra.Representaré gráficamente todas las intuiciones matemáticas en las que se fundamenta la Inteligencia Artificial y más concretamente el Deep Learning, de manera que, cualquier persona pueda comprenderlas y avanzar con las siguientes secciones. Este no es un curso para matemáticos, es un curso para todos aquellos que quieren adentrarse en el dominio del aprendizaje profundo construyendo unas bases sólidas que le permitan solucionar problemas reales mediante la implementación de las principales técnicas existentes en Python 3 con Tensorflow 2.0 y Keras y comprender aquellos algoritmos que surjan en el futuro.A medida que vayamos construyendo y comprendiendo estos fundamentos teóricos, iremos aplicándolos a mas de 30 casos de uso prácticos. Yo soy un firme creyente de que aquellas cosas que se aprenden de manera teórica deben saberse aplicar a casos de uso prácticos para sacarles todo el rendimiento posible, y esto es exactamente lo que haremos a lo largo del curso.En estos casos prácticos, trataremos de resolver diferentes problemas que existen en la actualidad mediante la aplicación de Machine Learning, Deep Learning y Data Science utilizando las últimas librerías disponibles, como, por ejemplo, Sklearn, Keras o Tensorflow mediante el lenguaje de programación Python 3. Por supuesto, desde el primer momento dispondréis de todo el código fuente y de la posibilidad de utilizarlo para vuestros propios desarrollos.La inteligencia Artificial y el Deep Learning, han sido percibidas en muchas ocasiones como disciplinas complejas al alcance de unos pocos profesionales. Este curso ha sido creado para refutar esta creencia y demostrar que cualquier persona con suficiente interés puede convertirse en un profesional de la Inteligencia Artificial y las redes neuronales artificiales profundas, inscríbete ahora y compruébalo tú mismo.Temario del cursoBienvenida al curso de Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales ProfundasMotivaciónEntorno de aprendizaje: Jupyter Notebook, Anaconda, Python 3, Google Colaboratory¿Qué es el Deep Learning?: End-to-end Learning, Machine LearningIntroducción a las Redes Neuronales Artificiales: Neurona de Mcculloch y PittsEl PerceptrónRedes Neuronales Artificiales Profundas: Perceptrón MulticapaFunción de error y función de optimización: Binary Crossentropy, Gradient DescentEntrenamiento de Redes Neuronales Artificiales Profundas: Forward Propagation, Backward PropagationRedes Neuronales Artificiales Profundas: Implementación VectorizadaRegresión y Clasificación con Redes Neuronales Artificiales Profundas: Softmax RegressionIntroducción a Keras con Python 3Funciones de activación: sigmod, tanh, relu, leaky relu...Funciones de optimización: Mini-Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Momentum Gradient Descent, RMSprop, AdamSelección de hiperparámetros: Keras tunerTensorflow 2.0: Implementando Redes Neuronales Artificiales profundasConsideraciones de un proyecto de Deep Learning: Overfitting, Underfitting, Train Set, Validation Set, Test Set, Regularización, Dropout, Normalización...Despedida del curso de Deep Learning